RAGデータエンジニアリング基盤｜企業ドキュメントをAI活用できるナレッジベースへ

ひとことで言えば

AIの回答の質は、与えるデータの品質で決まります

RAGナレッジベースの効果＝モデル能力 × データ品質

世の中の大規模モデルの能力には大きな差がなく、真の差を生むのはデータ品質です。UGLYPEAR DATA の RAGデータエンジニアリング基盤は「データ品質」を極限まで高めることに特化しています。企業内に散在する契約書、報告書、マニュアル、スキャン文書を私たちのパイプラインで処理し、クリーンで安全、出典が明確で検索可能なナレッジへと変換します。どの大規模モデルと組み合わせても、安定した性能を発揮できます。

私たちはチャットボットを作りません

UGLYPEAR DATA は対話インターフェースを作りません。私たちはAIを支えるデータエンジニアです。「ドキュメントからベクトルデータベースまでの道」を整備するのが私たちの仕事です。

なんでもできる巨大プラットフォームを目指しません

データエンジニアリングのレイヤーだけに特化し、とことん磨き上げています。前処理レイヤーは任意のRAGバックエンドや主要なベクトルデータベースと接続でき、特定技術への縛りやロックインはありません。

単なる圧縮ツールではありません

圧縮は私たちの看板技術です。1回の処理で2つの成果物——より小さなファイルと、よりクリーンなナレッジを同時に生み出し、ストレージと推論のコストを同時に削減します。

5ノードのパイプライン

ファイルを投入すれば、あとは自動で最後まで処理が進み、全工程の進捗を確認できます

解析

PDF／OFD／Word／Excel／PPT／XPSの6フォーマット＋スキャン文書のOCR。表構造も保持します

クレンジング

ヘッダー・フッター・ページ番号・透かしの除去、重複コンテンツの削除、クレンジングレポートの出力

マスキング

13カテゴリの機密情報を検出・マスキング：顔、公印、証明書、ナンバープレートなど

チャンク分割

ドキュメントタイプに応じたインテリジェントなチャンク分割、親子関連付け、4段階のコンテンツ強化

評価

構造・関係・内容の3層品質検査、ナレッジの鮮度管理、低品質ケースの原因特定

コア機能を詳しく見る実測データを見る

現場で頻発する7つの落とし穴を、ひとつずつ解消します

本番級のナレッジベース構築で最もよくある7つの課題に、基盤は対応する解決策を内蔵しています

よくある課題	典型的な症状	UGLYPEAR DATA の解決策
固定長の雑なチャンク分割	文が途中で切られ、意味が分断される	ドキュメントタイプ別のチャンク分割：契約書は条項単位、マニュアルは章単位、FAQはQ&A単位
ベクトル検索しか行っていない	型番や番号といったキーワードの検索精度が低い	メタデータの紐付けとフィルタの前方配置。検索前に部署・タイプ・期間で絞り込み
権限制御の欠如	インターン生でも給与契約書を検索できてしまう	ナレッジ単位の権限タグで、部署・職位・機密度をきめ細かく制御
ドキュメントクレンジングの不徹底	ノイズだらけのデータがパイプライン全体を汚染し、回答にページ番号や透かしが混入	ヘッダー・フッター・透かしを自動除去、重複コンテンツを自動検出、クレンジングレポートを添付
機密情報が無防備なまま登録される	契約書の公印や証明写真がそのままベクトルデータベースに入る	登録前に13カテゴリのAI検出で自動マスキング。処理記録は監査可能
評価ループの欠如	誤回答の原因が分からず、改善につながらない	3層評価＋低品質ケースの原因特定。問題をチャンク分割・クレンジング・マスキングの具体的な工程まで特定
ドキュメント更新の遅れ	規程が3版改定されたのに、AIはまだ昨年の旧版を引用している	ライフサイクル管理：新バージョンは自動登録、旧バージョンは自動的に優先度を下げて期限切れとしてマーク

この基盤が役立つ組織

企業にドキュメントがあり、AIを活用したいなら、データエンジニアリングの工程は避けて通れません

ナレッジベースを自社構築する中堅・大企業

ドキュメントが多く、フォーマットが雑多で、コンプライアンス要件が厳しい企業

オンプレミス導入でデータは社内ネットワークから出ません

RAG・AIアプリケーションの開発事業者

自社での前処理は手間と時間がかかり、品質も不安定

HTTP API／SDKでの直接統合に対応

官公庁・金融・医療機関

データの機密性が高く、社外への流出を絶対に許さない組織

オンプレミス・プライベートクラウドでの完全閉域運用、ISMAP の要件にも準拠可能

SaaS・ドキュメントプラットフォーム事業者

顧客向けにAI機能を追加したいが、データ基盤が不足している

圧縮＋前処理の一体化で、コストを二重に削減

経営層からよくいただく5つの質問

率直にお答えします

すでに大規模モデルを持っていますが、これも必要ですか？

必要です。大規模モデルは「脳」にあたりますが、御社のドキュメントを理解してはいません。RAGデータエンジニアリング基盤が解決するのは「何を与えるか」という課題です——脳がどれほど優秀でも、きちんと下ごしらえされていない食材では、まともな料理はできません。実測データでは、画像圧縮だけでマルチモーダル推論のトークンコストを85.9%削減できます。

データセキュリティはどのように確保されますか？

システム全体を御社のサーバールームまたはプライベートクラウドに導入するため、ドキュメント・モデル・処理は全工程で社内ネットワークから出ません。機密情報は登録前にAIが自動でマスキングし、誰が何を処理し、誰が何を検索したかという全工程の監査記録が残ります。詳細はデータセキュリティ体制をご参照ください。

費用は高くつきませんか？

本基盤は「ドキュメントからベクトルデータベースまで」の区間に課金する方式のため、既存のAI投資を作り直す必要はありません。さらに圧縮機能によりストレージコストを60%～80%削減でき、推論のトークンコストも大幅に節約できます。多くのお客様では、ストレージと推論で削減できた費用の大部分で投資を回収できています。お問い合わせのうえ、お見積りをご取得ください。

当社のドキュメントはフォーマットが雑多ですが、処理できますか？

まさに私たちの得意分野です。PDF、OFD、Word、Excel、PPT、XPSの6大フォーマットを統一的に解析し、スキャン文書は自動OCR、表は行列構造を保持したまま処理します。実測では、443ページのOFD固定レイアウト文書のエンドツーエンド処理が約124秒、解析品質検査の総合スコアは0.924（構造層は満点）です。

導入までどのくらいかかりますか？既存システムへの影響はありますか？

本基盤は独立したミドルウェアとして動作し、既存のRAGバックエンドやベクトルデータベースと接続するため、既存システムに変更を加える必要はありません。Dockerによる簡単導入に対応し、CLI／API／SDKの複数の接続方式を選択できます。環境準備から最初のバッチのドキュメント処理完了まで、通常は日単位です。詳細は統合と導入をご参照ください。

RAGデータエンジニアリング基盤